京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
如何在舆情引导下发挥大数据技术优势
近年来,以微信、微博为代表的社交媒体不断受到热捧。人们热衷于在这些社交媒体上发布自己的照片、心情、行踪等各类信息。手机支付、共享单车等在方便人们生活的同时,也在服务器上留下了大量的数据。
大数据带来的信息风暴正在改变我们的生活、工作和思维。一切事物、一切行为都被数据化;
正是基于这样的原因,大数据也拓宽和加深了舆情引导和研究的广度和深度。大数据时代,很多舆情问题,都能借助大数据得到更为准确的可视化的测量和呈现,为抢占舆情引导的先机提供了坚实的基础和有力的技术支撑。
利用大数据研判舆情动向
大数据技术的核心和目标是预测,具体到舆情引导,就是舆情工作人员利用大数据技术,从互联网浩如烟海的数据中挖掘出信息、判断趋势、提高效益。利用大数据技术把重点从单纯的搜集有效数据向对舆情的深入研判拓展,跟踪相关舆情,辅以决策参考。
大数据时代舆情进入雪崩状态的时间更短,网络舆情一般分潜伏期、爆发期与恢复期。事发后的12小时是一个关键的时间节点。这就要求对舆情热点的引导在潜伏期的12小时内,越早回应越主动。
因此,在大数据时代,要不断增强关联舆情信息的分析和预测,做到研判快、预警快、决策快。在数据收集时,还应采取以数据为中心的模式,侧重媒体热度、侧重负面信息、侧重具体评价、侧重公众情绪、侧重具体案例、侧重舆情分析、侧重综合舆情需求。
利用大数据开展舆情治理
大数据的出现和引用,引起了各国科技界,产业界和政府部门的高度关注。大数据作为数字化生产时代的新型战略资源,将对国家治理和社会发展起到巨大的作用。
要针对当前网络舆情治理现状,从维护国家利益、社会利益和个人利益的角度出发,采取切实可行的措施,利用大数据技术不断地改革与完善舆情热点的处置机制和处置手段,巩固和发展健康的网络程序,加强舆情治理,以维护社会稳定和长治久安的社会秩序。
探索建立我国的大数据政务公开系统,引导社会力量参与对公共数据的挖掘和使用,让数据发挥最大价值。将大数据和日常舆情管理紧密结合起来,提高网络舆情整体掌控能力。
利用大数据重塑管理体系
传统的舆情监测逻辑和研判方法,因其片面化、单一化和静态化,无法完成日益频繁和繁重的社会舆情管理任务,更谈不上支持社会治理科学决策和准确预判。
大数据技术的应用,能够对舆情数据进行立体化、全局化、动态化研究,通过挖掘、分析舆情关联数据,将监测目标时间节点提前到敏感消息传播初期,通过构建模型预测舆情走向,从而为正确引导舆情提供决策参考,进一步提高舆情管理的科学性、针对性和实效性。
当前,我国在大数据管理方面还存在数据分散、利用率低、安全性不高等问题,需要尽快出台国家层面的大数据战略规划,加快数据立法进程,加大资金、技术、人力资源投入。
一是加强数据监测技术,实现对媒体、论坛、博客、微博、微信等各个网络平台数据的全面抓取和记录,特别是要提高对图片、音视频等数据的自动识别能力。
二是加强大规模数据存储技术。建设具有海量存储能力的大数据平台,实现对大规模数据的高效读写和交换。
三是加强数据挖掘技术,从海量数据中快速识别有价值数据,并挖掘数据背后隐藏的规律。
四是加强数据分析技术,包括关联分析、聚类分析、语义分析等等,自动分析网上言论蕴含的意见倾向及相互之间的关联性,揭示舆情发展趋势。
五是加强数据安全技术,包括身份验证、入侵检测等等,保障数据安全。
随着大数据时代的到来,网络舆情在数据体量、复杂性和产生速度等方面发生巨大变化。网络舆情是网络舆论引导工作的基础和晴雨表,以大数据观念变革传统网络舆论引导思维,准确把握网络舆情的内在特征及其在演化过程中的潜在规律,对于新形势下做好网络舆论引导工作,维护网络社会安全,将具有重要的理论意义和实践价值。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数字化商业环境中,数据已成为企业优化运营、抢占市场、规避风险的核心资产。但商业数据分析绝非“堆砌数据、生成报表”的简单 ...
2026-01-20定量报告的核心价值是传递数据洞察,但密密麻麻的表格、复杂的计算公式、晦涩的数值罗列,往往让读者望而却步,导致核心信息被淹 ...
2026-01-20在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作场景中,“精准分类与回归预测”是高频核心需求——比如预测用户是否流失、判 ...
2026-01-20在建筑工程造价工作中,清单汇总分类是核心环节之一,尤其是针对楼梯、楼梯间这类包含多个分项工程(如混凝土浇筑、钢筋制作、扶 ...
2026-01-19数据清洗是数据分析的“前置必修课”,其核心目标是剔除无效信息、修正错误数据,让原始数据具备准确性、一致性与可用性。在实际 ...
2026-01-19在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,常面临“无标签高维数据难以归类、群体规律模糊”的痛点——比如海量 ...
2026-01-19在数据仓库与数据分析体系中,维度表与事实表是构建结构化数据模型的核心组件,二者如同“骨架”与“血肉”,协同支撑起各类业务 ...
2026-01-16在游戏行业“存量竞争”的当下,玩家留存率直接决定游戏的生命周期与商业价值。一款游戏即便拥有出色的画面与玩法,若无法精准识 ...
2026-01-16为配合CDA考试中心的 2025 版 CDA Level III 认证新大纲落地,CDA 网校正式推出新大纲更新后的第一套官方模拟题。该模拟题严格遵 ...
2026-01-16在数据驱动决策的时代,数据分析已成为企业运营、产品优化、业务增长的核心工具。但实际工作中,很多数据分析项目看似流程完整, ...
2026-01-15在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,“高维数据处理”是高频痛点——比如用户画像包含“浏览次数、停留时 ...
2026-01-15在教育测量与评价领域,百分制考试成绩的分布规律是评估教学效果、优化命题设计的核心依据,而正态分布则是其中最具代表性的分布 ...
2026-01-15在用户从“接触产品”到“完成核心目标”的全链路中,流失是必然存在的——电商用户可能“浏览商品却未下单”,APP新用户可能“ ...
2026-01-14在产品增长的核心指标体系中,次日留存率是当之无愧的“入门级关键指标”——它直接反映用户对产品的首次体验反馈,是判断产品是 ...
2026-01-14在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的业务实操中,“分类预测”是高频核心需求——比如“预测用户是否会购买商品”“判 ...
2026-01-14在数字化时代,用户的每一次操作——无论是电商平台的“浏览-加购-下单”、APP的“登录-点击-留存”,还是金融产品的“注册-实名 ...
2026-01-13在数据驱动决策的时代,“数据质量决定分析价值”已成为行业共识。数据库、日志系统、第三方平台等渠道采集的原始数据,往往存在 ...
2026-01-13在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的核心能力体系中,“通过数据建立模型、实现预测与归因”是进阶关键——比如“预测 ...
2026-01-13在企业数字化转型过程中,业务模型与数据模型是两大核心支撑体系:业务模型承载“业务应该如何运转”的逻辑,数据模型解决“数据 ...
2026-01-12当前手游市场进入存量竞争时代,“拉新难、留存更难”成为行业普遍痛点。对于手游产品而言,用户留存率不仅直接决定产品的生命周 ...
2026-01-12